模型组合方法-boosting算法详解（机器学习面试必备）
常见的模型组合方法有：简单平均（Averaging），投票（voting），Bagging（randomforest），boosting（GBDT），stacking，blending等，在实际业务中，单一模型很难满足需求，组合模型才能达到业务的精度要求。本文主要详细讲述三种具有代表性的boosting算法：Adaboost，GBDT，XGBoost.
1.Adaboost原理：利用前一轮迭代弱分类器的误差率来更新训练集的权重
训练过程：
1）首先赋予每个样本相同的权重，假如样本数为N，则每一个样本权重是1/N，用一组向量表示如下：
U(1)表示第一轮训练
2）假如经过T轮训练（每一轮训练产生一个弱分类器），对于第i轮训练来说，每一轮训练的目标函数是如下：
N表示样本总数，T表示第T轮训练，
其推导过程如下：
表示经过T轮训练后产生的T个弱分类器的加权结果，
表示每一轮训练的弱分类器的权重，表示第t轮的分类错误率。
3）最优步长的求法：假设找到一个函数，在这个函数上走的长度，
2GBDT原理：
两者目标函数的差别:
3.XGBoost:
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